机器人落地「秘诀」：持续性学习、知识迁移和自主参与

将这些科学个人给其他外星人。知道一个包被外星人的故事：在在世界上的某个四周，一个外星人巧遇一个原先混搭多种类型。一开始，它很困扰，因为它从来未见过这种长时长性，也没法辨认显现出来。后来显现出现了一个原先提高效率：这只外星人可以将原先混搭多种类型传送给在世界上上所有外星人。如此一来，当这种一新混搭多种类型显现出现在其他以前，其余外星人就了解到如何执行了。大约有了一个「备份」，原先数据集显现出现在的点，其他点都时会告诉他，因为种系统仍未没法重一新自我军事训练、并个人讯息了。Philipp Michel：我们的外星人也在好好相似的心里。如果我们的外星人巧遇在此之前未巧遇过的一新妨碍，我们时会更进一步调整数学模型来辨认与执行这些妨碍，随后将原先数学模型布署到所有的外星人上。让我夜不能寐的一件心里是，我们的外星人时会在人行上巧遇原先质点，但这些质点在接下来的三年都不时会再巧遇，例如：人们在万圣节上用来装饰品草坪的滴水兽，或者人们在野餐的桌子上放一把伞、使桌子看起来不像「野餐桌」。对于这种长时长性，所有的机器研读等价都没法辨认显现出这是一张野餐桌。因此，我们的大部分研究课题还是关于如何平衡无须纠结的一般来说本性与基本类别的本性。如果这是一个敞开的井盖口，那么外星人一定要善于辨认，不然它时会掉下去。但如果它只是一个随机的柜子，我们显然就不必需告诉他这个柜子的层次结构，只必需告诉他这是我们要绕过去的质点方可。Sidd Srinivasa：另一个同样是，当你变动你的数学模型时，则时会显现出现难以置信的灾难。变动后的数学模型也许不时会因素外星人的表征，但则时会变动外星人「后轮」方式，随之而来两个年末后金属制磨损。在端到端的种系统中所，将会许多奇怪的研究课题都是关于“理解种系统大部分改动对整个种系统机动性的因素”。Philipp Michel：我们花了很多时长理性前提某种程度界定外星人可执行的完全相同大部分。在他们两者之间好好整合没法带来很多效用，但也是更少的。一个温和长时长性是摄像脚到电机到扭矩的研读，这在任何想象在世界上的外星人广泛应用中所都是比较具有同样性的。还有就是传统的外星人可执行，它被很差地分成了定位、表征、规划和控制等大部分。我们还花了很多时长理性可执行某种程度如何随着时长的消退而发展，把这些大部分更紧密地结合在一起时机动性有什么提升？同时，我们借此有一个种系统尽显然地保持稳定可解释性。我们设法最小化依靠整个可执行的研读组件广泛应用软件，同时保有可解释性和保障功能的数量。Sidd Srinivasa：这个论者很赞，我完全同意 Philipp 的论者，用一个数学模型来掌权所有数学模型未必是正确的。但举例来说，我们最终设立的机器研读数学模型相关联一个紧密结合，有多个广泛应用的脚。一个质点是什么，分割一个质点意味着什么？显然相似于挑选、垃圾场或者混搭，但是每一个都必需主要用途的脚，搭载在主要用途勤务的紧密结合上。Philipp Michel：我们考虑的一些状况是电池组、中途、温度、空间和数值限制。因此，我们必需高效使用我们的数学模型、可用性数学模型、并更进一步尽显然多地依靠相关联紧密结合，就像 Sidd 提到的，完全相同的脚使用完全相同的勤务。图注：Amazon Scout 是一个自动货车司机外星人，它可以在公共人行上以步行的速度方向移动，目前正要英美两国四个和州同步进行实地测试。Q：当我谈及你们重大项目两者之间的多种多种类型时，我知道的一件事是你们的外星人都是和人类所在除此以外的环境中所岗位。为什么这时会使弊端更为关键呢？Sidd Srinivasa：外星人正要碰见人类所生活习惯，我们能够尊重发生在人类所在世界上中所的所有有用的互动。除了手脚、火车上、指派勤务外，还有有用的社交。对外星人来说关键的是，首先，要一个人；其次，要不作准备其中所。这一定会没法，当你在火车上的时候，有时没法判断其他人在想什么，也没法根据他们的想法来决定如何行动。仅仅是推理弊端就没法，然后诱导就更难了。如果外星人正要棋艺或与人对弈，那么预测他们即将好好什么就容易多了，因为规则仍未很差地颁布了。如果你假设你的对手是最优的，那么你时会好好得很差，即使他们是次优的。这在某些双人游戏中所是种保证。但实际长时长性并非如此，我们在玩这种保障双赢的合不作游戏规则见到，游戏规则时似乎没法准确预测，即便密友也是好意。Philipp Michel：而且人类所在世界上的行径变化很大。有的小狗完全忽视外星人，有的小狗时会走向外星人。行人也是如此，有些人对外星人忽视，而有些人则刚才碰见它。特别是孩子，他们的渴望短时间内，互动比较密切，我们必需没法保障地执行所有相处片中，这些可变性让人跃跃欲试。参考URL：~pmichel/

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